Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
Explore le compromis entre les variables de biais dans l'estimation des crêtes, montrant comment un peu de biais peut augmenter l'erreur carrée moyenne en réduisant la variance.
Discuter du compromis entre les variables biaisées dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'équilibre entre la complexité du modèle et l'exactitude des prédictions.
